$ loading_
将大型代码库转为可检索的语义特征图，帮助开发者高精度理解与定位代码上下文。
复制安装指令，让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
"contextplus" 暂无可直接复制的安装信息，请查看页面文档或源码仓库。
请基于 Context+ 分析这个仓库中“用户权限校验”的完整实现路径，找出入口文件、核心函数、相关模块依赖，并按层级说明它们之间的关系。
一份按层级组织的功能实现路径说明，包含关键文件、函数、依赖关系和上下文链接。
如果我要重构订单创建接口，请用 Context+ 找出所有直接和间接受影响的服务、数据模型、测试文件与调用链，并标注高风险区域。
一份改动影响分析报告，列出受影响组件、调用链路、测试覆盖点及风险提示。
请用 Context+ 帮我快速理解仓库里的“通知系统”模块：总结它的职责、主要子模块、关键代码入口，以及与其他系统的连接关系。
一份模块概览，说明系统职责、结构层次、关键入口和跨模块关联。
帮助团队通过 MCP 读取、检索并更新代码库项目文档上下文。
以 Markdown 和元数据管理上下文信息，支持保存、检索、搜索与删除。
将代码库索引为本地图谱，按需返回相关上下文，提升 AI 编码效率并节省 token。
让大模型快速理解代码库，完成语义检索、架构分析与安全洞察
将代码切分并向量化入库，为 AI 编程助手提供可检索语义上下文。
帮助开发者为智能体管理上下文注入、检索与分层存储，提升稳定性与可追溯性。